Психология развития: методы исследования - [13]

Как явствует из табл. 2.3, контроль нежелательных переменных может принимать несколько форм. Нередко имеется возможность контролировать переменную, делая ее одинаковой для всех испытуемых. Этот случай иллюстрирует пример с памятью, в котором шум в экспериментальных условиях поддерживался на одном уровне для всех испытуемых. Однако иногда такое точное уравнивание нецелесообразно. За примером можно вновь обратиться к исследованию Дюфресна и Кобасигавы. На успешность выполнения теста школьниками могло влиять время суток, в которое проходило тестирование. Склонность к сотрудничеству и внимание в конце учебного дня не обязательно те же, что и перед уроками, непосредственно перед переменой — не те же, что сразу после нее, в пятницу — не те же, что в понедельник. Очевидно, что Дюфресн и Кобасигава внесли бы потенциально значимое смешение, если бы тестировали всех своих первоклассников утром, а всех 7-класс-ников днем. Один из способов избегания этой проблемы — тестирование всех детей в одно и то же время суток в один и тот же день недели, к примеру, в час дня в среду. Однако с таким подходом для завершения большинства исследований потребовались бы месяцы, и даже тогда постоянными для всех испытуемых оставались бы лишь время суток и день недели, а не время года (которое тоже может иметь значение). Разумным альтернативным ходом было бы допустить колебания времени тестирования, однако сделать так, чтобы эти колебания были бы одинаковы во всех сравниваемых группах — в данном случае 1-, 3-, 5- и 7-классников. В этой ситуации контроль переменной «время тестирования» состоял бы не в приравнивании, а в рандомизации — то есть в равномерном распределении ее вариаций по группам испытуемых.

Таблица 2.3 Формы экспериментального контроля

Тип контроля	Методы достижения	Примеры
Независимой переменной	Сделать значимые элементы экспериментальных манипуляций одинаковыми для всех испытуемых	В эксперименте Дюфресна и Кобасигавы одним и тем же способом предлагать всем детям одни и тот же набор легких и трудных нар
Потенциально значимых	Сохранять факторы постоянными для всех	В эксперименте Черри и Парк тестировать всех испытуемых в одной тихой комнате
факторов экспериментальных условии	испытуемых
	Равномерно распределить по группам вариации других факторов	В эксперименте Дюфресна и Кобасигавы случайным образом выбирать время тестирования во всех группах детей
Изначальных индивидуальных	Случайным образом причислять испытуемых к группам, обследуемым в разных экспериментальных условиях	В эксперименте, Черри и Парк случайным образом включить половину испытуемых обоих возрастов в группу наблюдающих модель и в группу наблюдающих схему
различий между испытуемыми
	Подобрать испытуемых таким образом, чтобы они соответствовали друг другу по потенциально значимым качествам	В эксперименте Черри и Парк измерить IQ испытуемых и причислить испытуемых с равными IQ к разным группам (на практике этого сделано не было)
	Провести обследование каждого испытуемого при всех экспериментальных условиях	В эксперименте Дюфресна и Кобасигавы протестировать каждого ребенка с использованием и трудного, и легкого экспериментального материала

Общие принципы, о которых говорилось выше, должны казаться знакомыми. То, о чем здесь говорится, это просто классический научный метод: выявить эффекты некоторого фактора, систематически изменять этот фактор (первая форма контроля), сохраняя постоянными другие потенциально значимые факторы (вторая форма контроля).

Существует и третья форма контроля, которая также играет важную роль. До сих пор «другие, потенциально значимые факторы», о которых шла речь, находились внутри экспериментальной ситуации, например уровень шума в комнате для тестирования. В любом эксперименте еще одним значимым источником дисперсии являются индивидуальные различия между испытуемыми. Испытуемые заведомо неодинаковы, и различия между ними обусловливают наличие дисперсии ошибки в конечных результатах. Поскольку этих различий нельзя избежать, метод контроля вновь должен заключаться не в уравнивании, а в распределении. Экспериментатор должен убедиться в том, что различия равномерно распределены по группам — или, говоря это же иными словами, что к моменту начала обследования группы эквивалентны. Для выполнения этого требования необходимо, чтобы экспериментатор контролировал не только экспериментальное воздействие, но и тех, на кого оно направлено.

Как экспериментатору распределить людей по группам таким образом, чтобы эти группы оказались изначально эквивалентными? Ответ состоит в том, что, хотя возможность стопроцентной гарантии эквивалентности отсутствует, есть определенные способы приблизиться к ней настолько, насколько разумно было бы ожидать. Наиболее распространенный метод — случайное причисление испытуемых к разным группам. Случайное причисление означает, что у всех испытуемых равные шансы попасть в каждую группу. При этом характеристики каждого испытуемого (IQ, пол, опыт выполнения подобного задания — все, что может отразиться на результатах) с одинаковой вероятностью могут попасть в любую из групп. Отсюда, результатом случайного причисления, скорее всего, будет равномерное распределение характеристик по группам, что, естественно, и является целью исследования. Ясно, что логика случайного причисления та же, что и логика случайного отбора, и успешность этого процесса также зависит от размера выборки. Нельзя произвольно разделить 8 испытуемых на две группы и считать с какой-либо долей уверенности, что в результате рандомизации были получены эквивалентные группы. С выборкой, состоящей из 80 человек, шансы на успех гораздо выше.